Descrição
Seus dashboards parecem esquisitos? Relatórios desatualizados? De fato, o conjunto de dados pode estar comprometido ou errado. Este livro é para você, abordando a qualidade de dados confiabilidade observabilidade pipelines anomalias.
Geralmente, problemas são tratados de forma improvisada e reativa. Todavia, isso afeta quase todas as equipes de engenharia de dados. Sendo assim, não importa o avanço da infraestrutura se os dados forem ruins.
Nesse sentido, Barr Moses, Lior Gavish e Molly Vorwerck, da Monte Carlo, explicam como abordar a excelência e a confiabilidade dos dados em larga escala. Com efeito, eles recorrem às melhores práticas e tecnologias usadas por empresas inovadoras.
Construindo Pipelines Confiáveis
Portanto, este guia essencial detalha a criação de pipelines de dados mais robustos. De fato, ele ensina a escrever scripts para verificações de dados. Além disso, ajuda a identificar pipelines comprometidos com a observabilidade.
Gerenciamento de Ativos de Dados
Nesse sentido, aprenda a definir e manter SLAs, SLIs e SLOs de dados. Por outro lado, o livro explora como tratar serviços e sistemas de dados com a diligência do software de produção. Dessa forma, garanta a integridade.
Inovação e Detecção de Anomalias
Com efeito, automatize grafos de linhagem em todo o seu ecossistema de dados. Além disso, crie detectores de anomalias para seus ativos essenciais de dados. Sendo assim, você estará à frente na gestão e monitoramento.
Além disso, o livro oferece:
- Criação de fluxos de dados mais confiáveis.
- Escrita de scripts para verificação e identificação de problemas.
- Definição e manutenção de métricas de serviço de dados (SLAs, SLIs, SLOs).
- Automação de grafos de linhagem e detecção de desvios.
Portanto, este livro é um guia completo para dominar a qualidade de dados confiabilidade observabilidade pipelines anomalias. De fato, ele oferece as ferramentas e conhecimentos para transformar a gestão de dados na sua organização. Com efeito, garanta a excelência.
ISBN: 9788550821139


















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